仅仅观看游戏还不够：在活跃和替代的游戏中，纹状体核磁共振成像奖励对视频游戏中成败的反应（2013年）

介绍

电子游戏的内在激励（cf. Ryan and Deci，2000）：大多数人玩电子游戏是因为它们本身具有趣味性和趣味性，而不是因为它们提供了经济上的回报或其他外部结果（Ryan等，2006； Przybylski等） 。，2009，2010）。 因此，大脑影像学研究表明，视频游戏参与了大脑的关键动力系统，这可通过纹状体中多巴胺释放的增加（Koepp等，1998）和血液动力学激活（Hoeft等，2008）来证明。以及Kätsyri等人，2012年）。 游戏进行期间的主要动机事件包括达成特定游戏目标的成败，例如设法消灭对手或避免被消灭。 成功和失败是令人愉悦和令人不快的情绪的最有力触发因素（Nummenmaa和Niemi，2004年），当他们将情感和显着性归因于内部（如在活跃的游戏过程中）而不是外部原因时，它们的情感显着性就会增强（Weiner，1985）。 。 与此相符，大脑影像学研究表明，自我获得的奖赏（例如取决于正确的运动反应的奖赏），而不是随机提供的奖赏会引起纹状体中较强的神经反应（例如Zink等，2004）。 因此，有可能通过在游戏过程中主动获得奖励而触发的放大奖励响应来解释视频游戏的动机。 在这里，我们通过比较奖励电路对活跃和替代视频游戏过程中与成功和失败相关的游戏事件的响应来检验该假设，也就是说，在这种情况下，玩家对自己的游戏角色拥有完全控制权，而没有控制权。

与成功和失败相关的玩法事件具有动物学习中所考虑的奖励和惩罚的三个特征（舒尔茨，2004，2006；贝里奇和克林格尔巴赫，2008）。 首先，他们通过提供有关球员表现的直接反馈为学习做出贡献。 其次，它们与进场和退场行为相关联，因为玩家会努力成功并避免游戏失败（参见Clarke和Duimering，2006年）。 第三，成功通常与愉快相伴，失败与令人不快的情绪反应相伴-尽管在某些游戏中，这种映射可能更为复杂（Ravaja等人，2006，2008）。 多巴胺能途径从中脑（腹侧被盖区和黑质，VTA / SN）延伸到腹侧和背侧纹状体（伏隔核，尾状核和壳核）和额叶皮层（眶额和内侧前额叶皮层； omPFC和vmPFC） （Kelley，2004； O'Doherty，2004； Bressan和Crippa，2005； Knutson和Cooper，2005； Schultz，2006； Berridge和Kringelbach，2008； Hikosaka等人，2008； Haber和Knutson，2010） ; Koob和Volkow，2010年）。 这种多巴胺能电路也可能有助于在玩视频游戏时对成功和失败进行编码。 例如，在竞技射击游戏中，猴子外侧PFC中的神经元会因成功与失败而被不同地激活（Hosokawa和Watanabe，2012）。 此外，对人体的功能磁共振成像（fMRI）研究表明，与伏隔核，尾状核和前壳核以及mPFC的失败相比，视频游戏的成功唤起的激活要强得多（Mathiak等，2011;Kätsyri等等人，2012； Klasen等人，2012），并且在这些事件中，最前腹的纹状体激活与玩家的自我享乐体验有关（Kätsyri等人，2012）。

纹状体广泛连接到联想，运动和边缘回路，因此处于理想的解剖位置，可以将运动和情感信息结合在一起（Haber and Knutson，2010）。 动物研究和人体研究都一致地表明，纹状体的奖励反应取决于奖励本身以及为获得奖励而采取的行动（参见Delgado，2007）。 猴子尾神经元在导致预期奖励的运动动作中的发声比在无回报动作中的发动要频繁（Kawagoe等，1998； Schultz等，2000）。 人类功能磁共振成像研究类似地证明了纹状体中动作与奖赏之间的偶然性。 例如，仅当尾鳍背对参与者的按键操作有视感时，尾鳍对奖励和惩罚的反应不同（Tricomi等，2004）。 同样，仅当按按钮来获得奖励时，才会提高果壳中的奖励激活（Elliott等，2004）。 此外，已经发现在整个纹状体中的激活是为了获得奖励或避免惩罚而进行的按钮按压（Guitart-Masip et al。，2011）。 特别是在没有金钱奖励存在和存在的情况下，成功的运动表现后，口头纹状体在言语反馈后显示出增强的激活作用（Lutz等，2012）。 与纹状体不同，omPFC过程在猴子（Schultz等人，2000）和人类（Elliott等人，2004）中均独立于运动行为进行奖励。 根据这些发现，成功应该比活跃视频游戏中的失败引起更强烈的纹状体激活，而omPFC应该在活跃游戏和替代游戏中显示出对成功的强大激活。

迄今为止，很少有脑成像研究比较了在主动和替代视频游戏中的神经激活。 一项使用脑电图的研究表明，积极与替代性的比赛会引起额顶皮层激活的增加，同时游戏中自我报告的空间存在也会增加（Havranek等，2012）。 仅在一项研究（Cole等，2012）中明确比较了对活跃和替代性游戏的血流动力学反应：视频游戏的开始激活了纹状体（伏隔核，尾状核和壳核）和与mPFC相邻的额叶节点（即，前扣带皮层），在活动过程中具有更强的激活而不是替代性游戏。 随着比赛的抵消，纹状体激活减少。 然而，fMRI对游戏中成功事件的反应在主动和替代游戏之间没有差异; 此外，游戏中不包括失败事件。 应用的受试者之间的设计（即，参与者组玩和观看视频游戏之间的比较）可能不足以揭示活动和替代性游戏之间的成功相关差异。 此外，该研究自然会引发一个问题，即失败事件是否会在主动和替代游戏过程中引起差异激活。

在这里，我们研究了在完全主题内设计的主动和替代视频游戏之间，由竞争性视频游戏的成功和失败引起的奖励系统激活是否会有所不同。 我们使用了针对fMRI设置而定制的简化坦克射击游戏（参见Kätsyri等人，2012）。 游戏中的主要成败事件包括对对手的胜利（消灭对手）和损失（消灭自己）。 我们重新分析了先前发布的有关活跃游戏数据的部分（Kätsyri等，2012），并将它们与观看同一游戏的新颖数据进行了比较。 与我们之前对活跃游戏数据的分析不同，我们现在分别比较获胜和失败事件，因为最近的证据表明，在活跃游戏中获胜和失败期间纹状体激活均减少（Mathiak等，2011）。 在主动和替代游戏过程中，我们将获胜和失败事件与对称的货币奖励和惩罚配对，以使在两种情况下，获胜和失败的外部奖励保持相同。 根据先前的文献，我们预测在活动期间纹状体（尤其是伏隔核，腹侧尾状核和前壳核状核）将显示出胜负之间的差异大于替代游戏，并且这些效应将与相应的放大体验相关。令人不愉快的情绪。 我们还预测，在主动和替代游戏中，获胜将引起mPFC（尤其是omPFC）的反应大于损失，并且这些差异激活将与自我评价的愉悦性和不愉快感相关。

材料和方法
参与者成员

参与者是11名右撇子男性志愿者，平均年龄为25.6年（范围22-33年），并且具有丰富的游戏经验（平均7.8 h /周，范围1-20 h /周）。 扫描了另外六名参与者，但由于技术问题（一名参与者），不正常的游戏策略（大量按钮按下;一名参与者）或过度的头部动作（四名参与者）而被排除在分析之外。 所有参与者报告的总播放时间低于30 h /周，这是上瘾的视频游戏的常用标准（Ko等人，2009; Han等人，2010）。 没有参与者具有本研究中所玩游戏的先前经验。 除一名参与者外，所有参与者均报告定期玩第一人称射击游戏，每周游戏时间适中（平均3.2 h /周，范围0.5-10 h /周）。 所有参与者都是芬兰大学或研究生以下的大学生。 只招募男性参与者，因为男性通常有更多的视频游戏经验，通常更喜欢这类游戏，并且在竞争性视频游戏中表现出比女性更高的偏好（Lucas，2004）。 排除有自我报告的神经或精神疾病史的参与者。 所有参与者都提供了书面知情同意书，作为赫尔辛基和Uusimaa大学区伦理委员会批准的议定书的一部分，并因其工作时间损失而获得金钱赔偿。
统计权力

对于统计功效计算，我们使用了Cole等人之前的主动游戏数据（N = 43参与者）。 （2012）。 鉴于他们的实验没有包括在主动与替代游戏中的胜负之间的明确比较，我们采用他们报告的关于NAcc对主动游戏开始的响应的统计数据（M = 0.234和SD = 0.2015）。 接下来，使用G * Power软件（Faul等，2007），我们估计本实验的先验统计功效以检测相似的效应大小（γ= 0.234 / 0.2015 = 1.16）。 估计的功率为93％，这被认为是令人满意的。
实验步骤

我们之前已经详细描述了我们的实验设置（Kätsyri等，2012）。 简而言之，在扫描过程中，参与者分别与被指控的人类和计算机对手进行了两场第一人称坦克射击游戏“BZFlag”（内部修改版2.0.14; http://bzflag.org），并观看了一个预先录制的游戏视频。 Sessions每次持续10分钟，并以平衡顺序呈现。 然而，为了避免由于与另一个人竞争而可能产生的奖励 - 反应偏差（参见Kätsyri等人，2012），我们这里仅分析了计算机 - 对手会话。 缺少视频观看数据的一位参与者被新参与者取代; 否则，计算机对手数据与我们之前的数据相同（Kätsyri等，2012）。

在受试者内部设计中，将主动与替代游戏玩法对获胜和损失相关激活的影响评估为2（获胜与失败）×2（游戏与观看）。 在主动游戏期间，参与者的任务是在战场上寻找并摧毁对手的坦克，而不会被自己摧毁（图1）。 fMRI扫描将相应的获胜和失败事件以及操纵杆运动设置为时间参考，并自动记录下来以进行统计分析。 在进行替代游戏过程中，参与者的任务是观看由视频捕捉软件FRAPS（http://www.fraps.com）录制的一位参与者的视频，该参与者未参加实际研究。 游戏视频中得失的频率与游戏环节中的得失频率相似（参见表1）。 最终视频具有相似的分辨率（视频：以1024 fps采样768×30像素，以48 kHz采样音频）和视觉质量（使用XVID编解码器进行视频压缩后为15 Mbit / s； http：//www.xvid.com）实际的视频游戏。 使用Presentation软件（http://www.neurobs.com）展示了游戏视频。
图1
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图1。 游戏事件的一系列示例：玩家在战场上的随机位置产生并开始搜索对手（A），玩家和对手互相参与（B），直到玩家设法消灭对手（C）或自己被淘汰（D）。
TABLE 1
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表1。 来自主动（播放）和替代（观看）视频游戏会话的平均值±SEM行为和自我报告测量。

为了控制积极和替代性比赛条件的外部奖励背景，我们分别引入了对称的货币奖励和惩罚。 参与者被告知，除了固定赔偿（20欧元）之外，他们在获胜和赔钱时会获得金钱（+ 0.33欧元）（-0.33欧元）在游戏过程中输掉或者在视频中观看输入输赢时。 实际上，所有参与者都获得了相等的货币补偿（30欧元），超过了他们本来可以获得的金额。
自我报告

在实验之前，参与者填写了与其处置行为抑制和激活系统（BIS / BAS）敏感性相关的20项目自我评估问卷（Carver和White，1994）。 BIS和BAS分别调节厌恶和食欲动机，调节对惩罚和奖励的行为和情感反应（Carver和White，1994）。 国际清算银行规模由七个项目组成（例如，“当我想到或者知道某人对我生气时，我感到非常担心或不安”）。 BAS规模由三个分量表组成：驱动器（4项目;例如，“我不遗余力地得到我想要的东西”），奖励响应（5项目;例如，“当我得到我想要的东西时，我感到兴奋和充满活力的“），以及有趣的寻求（4项目;例如，”我渴望兴奋和新的感觉“）。 每个项目都按照4点等级进行评级，范围从1（对我来说非常假）到4（对我来说非常正确）。 该仪器的心理测量特性已被证明是可接受的（Carver和White，1994）。

为了评估参与者在活跃和替代游戏过程中的主观体验，我们要求他们在两个游戏过程结束后完成一系列自我报告。 问题的顺序是随机的，并且通过移动操纵杆给出了答案。 我们使用了游戏体验问卷（Ijsselsteijn等，2008）来量化游戏体验的以下方面：挑战，能力，流程，积极影响，消极影响，沉浸感和紧张感（每标尺两个项目）。 空间存在感是指实际存在于游戏环境中的体验（Lombard和Ditton，1997年），它是通过ITC存在感清单的空间存在量表（Lessiter等人，2001年）来衡量的。 空间存在量表由19个项目组成（例如，“我有进入游戏场景的感觉”）。 为了衡量参与者与对手进行社交互动的体验，我们使用了游戏问卷中的社交存在感（de Kort等，2007），该问卷由与共情有关的17个项目组成（例如，“我同情另一方”），参与另一方参与者的行为（例如“我的行为取决于另一方的行为”）以及对他的消极情绪（例如“我感到报仇”）。 使用另外两个问题来评估会话中所有获胜和所有损失事件的总体愉快程度，评分范围从1（非常不愉快）到5（既不愉快也不不愉快）到9（非常愉快）。
操纵杆回归器

水平和垂直操纵杆坐标以200 Hz的频率数字化，并从操纵杆的中心位置折叠为欧几里得距离。 使用一阶平滑滤波器对得到的位置和速度（即位置的一阶导数）轨迹进行低通滤波，频率为5 Hz（Savitzky和Golay，1964年）。 对于每个参与者的每次fMRI扫描，分别提取平均操纵杆位置和速度值。 最后，为了消除这些时间过程之间的任何重叠，将操纵杆速度时间过程相对于操纵杆位置轨迹正交。 因此，操纵杆位置回归器测量了坦克的整体运动，而操纵杆速度回归器则测量了玩家在每次fMRI扫描过程中对坦克运动的控制程度。 从观看视频的玩家的游戏日志中提取了类似的回归观察条件。 这些变量随后被用作fMRI数据分析中的有害协变量。

fMRI数据的获取和分析
数据采集​​和预处理

使用位于阿尔托大学高级磁成像中心的General Electric Signa 3.0 T MRI扫描仪收集功能和解剖体积。 使用加权梯度回波平面成像获取全脑功能图像，对BOLD信号对比敏感（无间隙的35倾斜切片，切片厚度= 4 mm，TR = 2070 ms，TE = 32 ms，FOV = 220 mm，翻转角度= 75°，交错切片采集，每会话293卷，分辨率为3.4×3.4 mm2）。 丢弃前三个体积以允许平衡效果。 使用具有ASSET校准的序列以1×1×1 mm1的分辨率获取T3加权结构图像。

fMRI数据的预处理和分析是使用Matlab（8版）中的SPM7.11软件包（伦敦威尔康影像神经科学系）进行的。 对EPI图像进行正时插值以校正切片时间差异，并通过刚体变换将其重新对准第一次扫描以校正头部运动。 ArtRepair工具箱（版本4； http：//spnl.stanford.edu/tools/ArtRepair； Mazaika等人，2009年）用于校正运动伪影。 首先对运动功能调整后的功能体积进行调整，然后用最接近的非异常体积之间的线性插值替换异常体积（头部位置变化超过0.5 mm或全局平均BOLD信号变化超过1.3％）。 离群值超过10％的四位参与者被排除在进一步分析之外。 平均而言，视频游戏期间的2.5％的音量和视频游戏观看期间的1.5％的音量被归类为离群值-这些条件之间离群值的数量没有显着差异（Wilcoxon T（10）= 0.77，p = ns）。 使用线性和非线性变换对EPI和结构图像进行共配准，并在蒙特利尔神经病学研究所（MNI）空间（分辨率152×2×2 mm2）中将其标准化为ICBM3标准模板，并使用6mm全宽一半的高斯各向同性核对空间进行平滑处理最大。 使用自回归模型（AR-1）和截止时间为171.5 s（对应于最长游戏回合的持续时间）的高通滤波器对功能数据进行临时过滤。
统计分析

我们使用事件相关的功能磁共振成像技术分析了我们不受约束的视频游戏玩法数据，将分析重点放在了获胜和失败事件上，这些事件的时间会自动为每个参与者注释。 具体而言，使用两阶段过程实现了随机效应模型。 在第一个级别上，每个参与者对活跃和替代游戏中获胜和输赢的血液动力学响应建模为delta（粘性）函数，并与血液动力学响应函数（HRF）进行卷积。 操纵杆的位置和速度时间过程作为讨厌的回归因素包括在内，而考虑到ArtRepair工具箱的运动调整程序（Mazaika等，2009）已经考虑了这些因素，则不包括头部运动回归器。 然后，生成针对“在游戏中获胜”，“在观看中获胜”，“在游戏中失落”和“在观看时失落”条件的个体对比图像。 在第二级，假设两个变量的水平之间存在依存关系和不等方差，对第一级对比图像进行2（获胜vs.损失）×2（比赛与观看）的因子分析。 在第一级的平衡设计（即，每个受试者的相似事件，数量相似）的情况下，该第二级分析非常接近真实的混合效果设计，且受试者内部和受试者之间均存在差异。 在第二级，我们使用t检验测试了对比“赢>输”，“输>赢”，“比赛>观看”和“比赛>比赛”的主要影响。 为了识别在活跃和替代游戏中对胜利和失败具有不同敏感性的大脑区域，我们指定了其他交互对比“（游戏：胜利>失败）>（观看：胜利>失败）”和“（游戏：失败>胜利）>（观看：损失>获胜）。” 这些分析中的统计阈值设置为校正的家庭误差（FWE）P <0.05。

我们定义了一个先验兴趣区域（ROI），用于测试奖励电路的中，纹状体和额叶部分的激活（图2）。 鉴于纹状体包含几个解剖和功能上隔离的区域（参见Haber和Knutson，2010），我们使用与先前研究（Kätsyri等，2012）相同的分类将其分为以下六个子区域：伏隔核（ NAcc），腹侧尾状肌（vCaud），背侧尾状肌（dCaud），腹侧前壳（vaPut），背侧前壳（daPut）和后壳（pPut）。 根据先前的研究（O'Doherty等，10），为VTA / SN（MNI坐标为0，-22，-18）定义了2002mm的球形ROI。 基于先前的荟萃分析（Steele和Lawrie，10），得出了vmPFC（MNI 0、46、18）的2004mm球形ROI。 鉴于一些有关奖励处理的功能磁共振成像研究报告了更差的对奖励敏感的激活簇，因此从先前的研究（Xue等人，10）中为omPFC（MNI 0，58，-6）提取了额外的2009毫米球形ROI。 ）。
图2
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图2。 （A）纹状体中的感兴趣区域（ROI），以及（B）中脑和额叶皮层中的感兴趣区域（ROI）。 NAcc，伏隔核; vCaud，腹侧尾状; dCaud，背尾; vaPut，腹侧前壳; daPut，背前壳; pPut，后壳核; VTA / SN，腹侧被盖区/黑质; omPFC，orbitomedial prefrontal cortex; vmPFC，腹内侧前额叶皮层。

使用非参数Spearman等级相关性测试测试了我们在预先定义的ROI中，在主动游戏和替代游戏中自我评级与平均beta响应之间的相关性。 类似地测试了特定游戏事件的愉快度评估与总体游戏体验评估之间的相关性。 对于这些分析，首先计算有关变量对的播放条件和观看条件之间的差异分数，然后测试它们之间的相关性（RPlay-Watch）。 考虑到这样的差异分数可能会产生虚假的相关性（Cohen等，1983），我们另外为构成差异分数的变量（RPlay和RWatch）计算了独立的相关系数，并设定了一个标准，使它们的相对大小应遵循差异的大小差异得分相关性的得分（即，当RPlay-Watch> 0时，RPlay> RWatch；当RPlay-Watch <0时，RPlay <RWatch）被视为差异得分相关性。 差异分数相关性的显着性水平阈值在未计划时，使用错误发现率（FDR）校正进行了调整（Benjamini和Hochberg，1995），P <0.05。

成果
行为评估

表1显示了主动和替代比赛条件的自我报告结果。 在主动（Wilcoxon符号秩检验：Z = 3.0和-2.8，P = 0.003和0.004；效果大小：皮尔森的R = 0.64和-）期间，胜利和失败的喜好等级均与量表的中点（中性情绪状态）显着不同。 0.61）和替代游戏（Z = 2.9和-2.9，P = 0.004和0.004，R = 0.62和-0.61）。 主动与替代比赛在获胜次数（R = -0.31），输球次数（R = -0.35）或比赛结束得分（获胜次数减去损失； R = 0.01）方面没有差异。 这些操作检查确认了玩家分别将赢与输与奖励和惩罚相关联，并且在活跃和替代的比赛条件下，赢与输的数量没有差异。

与上述措施相比，参与者在活跃和替代游戏过程中的体验明显不同，其流动体验更高（R = 0.57），负面影响更低（R = -0.52），沉浸感更高（R = 0.49）和空间更高主动演奏期间存在（R = 0.57）。 同样，玩家在活动过程中将损失事件评分为比替代游戏更令人不愉快（R = 0.57）。 遵循Cohen（1992）的一般准则，这些结果代表中等（R> 0.3）到较大的效应大小（R> 0.5）。 此外，我们在中等效果大小的主动比赛中观察到较高的挑战（R = 0.10）和较高的正面影响（R = 0.41）的临界效应（P <0.38）。 相比之下，玩家并未报告活跃游戏和替代游戏之间的社交存在（R = 0.08（共情），0.32（参与）和0.18（消极情绪））—显然，观看比赛并与所谓的计算机控制对手进行比赛是与社会地位相似的低水平相关。

我们还测试了参与者在活跃或替代游戏过程中对特定游戏事件的愉快程度评估是否与他们的整体游戏体验或BIS / BAS分数相关。 结果表明，获胜事件（主动减去替代玩耍）的愉悦度差异得分与BAS寻求乐趣得分正相关（RPlay-Watch = 0.79，P = 0.004，经FDR校正的Pthr = 0.010），并且构成要素的相关性分数是有意义的（RPlay = 0.74> RWatch = -0.21）。 在获胜事件和能力，消极影响和积极影响的愉悦度评估之间也观察到显着差异得分相关性。 但是，由于这些发现的构成得分显示出相对幅度与预期相反的相关性，因此这些发现被认为是虚假的。
fMRI数据的全容量分析

与主动演奏相反，在双侧纹状体，中脑（包括VTA / SN），感觉运动皮层（中央和中央后回）和腹侧视觉流（例如，颞下回；图3和表2）中发现了激活簇。 为了测试这些簇是反映主动演奏期间的激活还是替代演奏期间的激活（或两者），我们定义了这些效果的对比（即“ watch +”和“ play-”），并将它们用作隐式蒙版（P <0.001）替代和积极演奏之间的对比。 表2中所有识别出的簇都通过主动玩法（“ play-”）的激活而被隐式掩蔽幸存，而它们都没有通过替代玩法（“ watch +”）的激活而被隐式掩蔽幸存，这证实了这些发现反映了主动游戏期间系统的失活。游戏事件。
图3
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图3.大脑区域显示出替代活动期间（活跃或失败的游戏过程中）的效果明显强于活跃游戏。 数据的阈值设置为P <0.05（FWE校正；最小簇大小为50体素）。 颜色栏上的黑色水平线（右侧）显示了最低的有效T值。 中脑ITG，颞下回； 放下，putamen； PoG，后中央回。
TABLE 2
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表2。 大脑区域响应替代与积极的比赛（汇集在赢和输的事件上）。

使用先验显着性阈值，对于获胜与失败的主要影响，反之亦然，或者对于获胜与损失，活动与替代的游戏之间的交互作用，都没有观察到明显的激活或失活簇。 但是，对我们感兴趣的先验区域进行小量校正（在簇水平上，FWE校正阈值P <0.05），在体素水平上，稍宽一些的阈值P <0.001（未校正），我们发现更强的激活作用omPFC和双侧腹侧纹状体的胜负。 此外，积极过程中胜负的腹侧纹状体激活要强于替代性游戏（表3）。 使用与上述类似的掩蔽程序，我们发现，即使在主动游戏过程中获胜引起的反应比损失引起的反应相对强，但两个事件引起的BOLD信号均相对于主动游戏基线降低。 接下来，我们使用如下所述的详细感兴趣区域分析来分解这些影响。
TABLE 3
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表3。 在对所有感兴趣区域进行小体积校正后，脑区域显示出统计学上显着的激活簇。
奖励回路中的兴趣区域分析

我们计算了先验ROI中的平均Beta值，然后对其进行了方差分析（ANOVA）。 首先，我们对9个（区域：所有纹状体，额叶和中间ROI）（区域：所有纹状体，额叶和中间ROI）进行了综合分析，将重复测量方差分析（ANOVA）乘以2（活动：玩耍，观看）×2（事件：获胜，失败），以确认以下与区域的相互作用具有统计学意义：区域×活动（F（8，80）= 12.08，P <0.001，η2= 0.07），区域×事件[F（8，80）= 8.89，P <0.001，η2= 0.06]和区域×活动×事件[F（8，80）= 3.45，P = 0.002，η2= 0.01]。 为了打破这些区域相互作用，我们在所有区域分别进行了2次（活动）×2次（事件）重复测量方差分析。

图4显示了在所有ROI的活跃和替代比赛条件下，输赢事件的平均beta响应。 各个条形图说明了获胜和失败事件期间的激活方向（即，激活或停用），星号突出显示了获胜和失败之间的显着差异。 不论活动如何，获胜与损失都会在NAcc中引起更大的影响[播放：F（1，10）= 6.01，P = 0.03，η2= 0.34; 观看：F（1，10）= 6.14，P = 0.03，η2= 0.31]和omPFC [播放：F（1，10）= 8.85，P = 0.014，η2= 0.69; 观察：F（1，10）＝ 24.77，P ＝ 0.001，η2＝ 0.71]。 相反，只有在vaPut [F（1，10）= 44.22，P <0.001，η2= 0.77]和daPut [F（1，10）= 70.08，P <0.001， η2= 0.81]。 动作与事件之间的相互作用在vaPut [F（1，10）= 8.09，P = 0.02，η2= 0.03]和daPut [F（1，10）= 13.35，P = 0.004，η2= 0.04]中达到统计学意义。 活动的主要影响在所有纹状体区域均显着（Fs> 11.45，Ps <0.007，η2> 0.38），如图4所示，这显然是由于活跃游戏期间的失活造成的。 在VTA / SN中也出现了类似的趋势[F（1，10）= 5.08，P = 0.048，η2= 0.23]。 综上所述，这些结果表明，尽管在积极比赛中获胜和失利事件均会引起纹状体失活，但在获胜事件中，NAcc和aPut（vaPut和daPut）的激活又恢复了接近基线水平。 此外，在主动状态下胜败比在替代比赛中引起更大的激活变化。 对单个平均β响应的检查表明，后者的结果是可靠的。 也就是说，在活跃状态下，beta中对aPut中获胜与失利的平均响应要比替代游戏中的XNUMX位参与者中的XNUMX位要强。 与aPut区域相反，omPFC在获胜事件中显示出更大的激活状态，而不管其活动和替代游戏如何。
图4
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图4.奖励电路的纹状体（上排），中额和额叶节点（下排）中的感兴趣区域分析。 误差线表示95％置信区间。 星号表示明显的简单效果（游戏或观看过程中获胜与失利之间的显着差异）或游戏事件与活动之间的显着相互作用。 * P ＜0.05。 ** P <0.001。 *** P ＜0.001。 NAcc，伏隔核； vCaud，腹侧尾状； dCaud，背尾状； vaPut，腹侧前壳核； daPut，前背壳核； pPut，后壳核壳； VTA / SN，腹侧被盖区和黑质； vmPFC，前额叶腹侧皮质； omPFC，眶前额叶皮层。
行为和fMRI反应之间的相关性

我们预测，球员在主动比赛与替补比赛中获胜与失利之间的自我评价将与纹状体中相应的BOLD信号变化相关。 为了检验该假设，我们计算了愉悦等级和平均β值，分别计算了活跃游戏和替代游戏期间获胜和损失之间的差异[即，对比“（游戏：获胜>损失）>（观看：获胜>损失）”）。 与我们的预测相反，在任何纹状体区域中均未发现这些变量之间的统计学显着相关性（Rs <0.51； Ps> 0.11）。 同样，我们也没有发现在正面投资回报率（Rs <0.18，Ps> 0.59）中，愉悦度与获胜与损失的平均β值之间在统计学上的显着相关性（活跃度和替代性表现）。

解释活跃与替代游戏期间中脑和纹状体系统性失活的一种可能性（参见图4）是由于预期或享乐奖励过程，整个活跃游戏中它们的激活保持较高水平，但在获胜和失败期间都恢复到接近基线水平事件。 为了测试这一点，我们计算了积极和消极影响措施的活跃和替代玩耍之间的差异得分，并将它们与活动和替代玩耍的平均beta值（在获胜的投资回报中）进行比较。 一致地，积极的情感差异评分显示与VTA / SN，dCaud和vaPut的失活强度显着相关，而与vCaud的失活显着相关（表4）； 所有这些影响都很大（R> 0.50）。 当单独计算时，这些ROI中的相关系数在活动期间比替代游戏中的负系数更大（即RPlay <RWatch）。 这些相关性的双变量散点图如图5所示。换句话说，这些区域在获胜和失败游戏过程中表现出的失活程度越大，活跃后报告的玩家对积极影响的影响大于替代玩家。
TABLE 4
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表4。 正面和负面影响测量的差异分数（主动减去替代演奏）与中间和纹状体区域（RPlay-Watch）的平均β值（主动与替代演奏）之间的相关性。
图5
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图5。 积极影响评估的双变量散点图与感兴趣区域的平均β响应，主动和替代演奏条件。 实线和虚线描绘了对数据的最佳线性拟合。 VTA / SN，腹侧被盖区和黑质; NAcc，伏隔核; vCaud，腹侧尾状; dCaud，背尾; vaPut，前腹侧壳核; daPut，前背壳; pPut，后壳核。

讨论

在本研究中，我们研究了功能磁共振成像对活跃和替代游戏过程中获胜和失败游戏事件（相对于通用视频游戏中的激活水平）的响应。 我们的结果显示纹状体有两个主要影响。 首先，复制类似的先前发现（Mathiak等人，2011），无论是输赢事件，在活跃状态下（而不是在替代玩法期间）都会引起通用游戏级别的失活。 其次，除了游戏活动的主要影响外，胜利事件还比损失事件引起了更高的激活水平（即，活跃游戏中的弱激活和替代游戏中的增强激活）。 此外，我们的结果表明这两种效应之间存在相互作用。 也就是说，在活动过程中，纹状体尤其是前壳的纹状体相对于纹状体的获胜与损失所引起的激活变化要大于替代游戏。 这种交互作用首次证明，在复杂的视频游戏中，胜于负在活动过程中对纹状体的影响要大于替代游戏。 该发现与动物电生理学（Kawagoe等人，1998； Schultz等人，2000）和人神经成像（Elliott等人，2004； O'Doherty等人，2004； Tricomi等人，2004； 2004）是一致的。 Zink等人，2011； Guitart-Masip等人，XNUMX）表明，纹状体的奖励反应主要取决于接受者自身的行为。 这些先前的研究采用了简单的任务，在这些任务中，奖励与特定的动作相关（例如，按下两个按钮之一），而本研究通过证明在复杂的，生态有效的任务中纹状体的行为奖励偶然性来扩展这些发现（视频）游戏玩法），模拟人为激励的行为。

我们还能够在纹状体和额叶皮层中分离主动与被动获得的奖励的编码：而前部壳核对于胜利比仅在活动游戏期间的损失更敏感，omPFC表现出更强的激活而不是在活动期间和替代玩。 先前已在动物（Schultz等人，2000）和人类神经影像学研究（Elliott等人，2004）中观察到omPFC中与动作无关的奖励激活。 鉴于输赢事件与外部货币奖励和惩罚相关，omPFC激活也与omPFC在处理货币收益和其他二级奖励中的已知作用一致（Xue et al。，2009）。 然而，在活动和替代游戏中，纹状体中的伏隔核也表现出更大的胜利激活而不是损失。 与前壳核不同，伏隔核通常对于接收奖励敏感，类似于omPFC。 前壳核和伏隔核结果的可分离反应模式可能源于腹内侧纹状体（包括伏隔核）和背外侧纹状体（包括壳核）的不同连接模式：而腹内侧纹状体接受内脏传入，背外侧区域主要与高阶联想和感觉运动区域（Voorn等，2004）。

观察到的在活动期间的胜负期间的纹状体失活显着延长了我们先前的发现（Kätsyri等，2012）。 尽管先前已经观察到类似的纹状体失活（Mathiak等人，2011），但是与奖励游戏事件相关联的奖励电路停用仍需要考虑。 一种可能的解释是，当玩家积极地与对手竞争时，纹状体显示出强直激活，并且每当游戏中断使他无法追求此目标时，这些激活就会更接近基线水平; 也就是说，在他失去能力（失去事件）之后和他设法消灭他的对手（胜利事件）之后。 不幸的是，我们无法直接测试这个假设：因为原始BOLD信号的强度是任意的，比较独立扫描的活动和替代播放会话的截距本来是没有意义的。 然而，之前的fMRI和PET研究已经证明，主动游戏会引起纹状体激活的强直性增加（Koepp等，1998; Hoeft等，2008），之前的一项研究表明，主动游戏的起始和抵消会引起纹状体功能磁共振成像分别为激活和失活（Cole等，2012）。

上面我们建议，在获胜和损失时发生的纹状体失活可能是由于一般游戏过程中的滋补激活水平引起的，当游戏活动中断时，其恢复到接近基线水平。 尽管此建议是推测性的，但至少有两种可能的解释来解释为什么玩视频游戏会引起纹状体中的滋补激活。 首先，这种激活，特别是在主动演奏中，可能反映了演奏本身的内在奖励性质（参见Przybylski等，2010；另请参见Koepp等，1998）。 我们的研究结果初步支持了这种观点，因为在活跃与替代游戏过程中，由游戏事件（胜利和失败）引起的纹状体和近亲失活与相应的整个阶段的玩家积极影响自我评价相关。 其次，强直性纹状体激活可能反映了持续的预期而非享乐的奖励过程，即奖励的“想要”而不是“喜欢”的组成部分（参见Berridge，2007； Diekhof等，2012）。 考虑到在我们快节奏的视频游戏中（平均回合时间为20到30秒；请参见表1），在新的游戏回合开始后的所有活动（即寻找并吸引对手），这是一个合理的解释。最终与寻求奖励有关。 但是，尚不确定为什么在积极活动中这种预期反应比在替代游戏中更大。 此外，前壳（活跃运动期间）和伏隔核（活跃和替代运动期间）对奖励结局也很敏感，因为它们对胜利的反应大于对失败的反应。 关于对预期和获得的奖励的纹状体反应的建议并非相互排斥。 实际上，最近对脑成像研究进行的荟萃分析表明，与mPFC不同，腹侧纹状体对预期和获得的奖励均敏感（Diekhof等，2012）。

除了情感评估之外，积极和替代的游戏条件引起了不同的空间存在和流动体验。 空间存在与广泛网络中的激活有关，包括腹侧视觉流，顶叶皮层，前运动皮层和脑干（Jäncke等，2009）。 有趣的是，我们的结果表明，除了纹状体外，这些区域在活跃游戏期间的胜负期间也表现出强烈的失活（参见表2）。 因此，有助于空间存在体验的网络也可能在主动演奏期间显示出强力激活，其在输赢事件之后返回到基线水平。 然而，很明显，在视频游戏过程中，需要进一步的研究来传播强直和阶段性fMRI激活及其行为相关性（例如，空间存在）。

根据归因理论（Weiner，1985年），玩家的自我评价证实，即使在积极和替代游戏中对胜利和损失的外部金钱奖励和惩罚是相同的，在积极过程中遭受的损失也要比替代性游戏更为令人不快。条件。 主动比赛中获胜事件的愉悦感也与个人的食欲动机差异（即寻求乐趣的倾向）有关。 但是，我们的结果并未为玩家的愉悦感自我评价与他们对一般输赢事件的功能磁共振成像反应之间的关联，或活跃与替代的游戏活动之间的关联提供证据。 但是，应该注意的是，玩家分别仅对游戏的所有赢和输事件进行了两次评估，并且这种总体评估可能不如对所有游戏事件的事后评估那样准确。本来可以。 将来，可以通过向参与者展示其游戏过程的视频记录，并要求他们在游戏过程中不断评估他们的情感感受来解决该问题。 例如，当研究电影引起的情绪的大脑基础时（Nummenmaa等，2012），这种技术已经被证明是成功的（Nummenmaa等，2008），并且已经在以前的功能磁共振成像游戏研究中使用（Klasen等，XNUMX）。

我们的受试者使用精确的手部操作来操纵操纵杆，因此控制与获得奖励相关的感觉运动过程是至关重要的，特别是因为纹状体也参与感觉运动控制而非矫正手的运动（Siebner等，2001;特纳等人，2003）。 这个问题对于输赢事件尤其重要，因为这些事件通常会随后发生不同的运动需求变化（例如，游戏玩法的持续性与完全不动性）。 然而，据我们所知，之前的脑成像研究尚未明确试图控制操纵杆运动的混乱。 即使我们在整体运动和运动方向变化中都包含连续混淆回归量，我们的结果也清楚地证明了对先前报道的视频游戏事件的类似纹状效应（Klasen等，2012），暗示这些结果不能通过以下方式解释：感觉运动效应。 然而，未来可以更明确地研究在输赢事件后不同运动需求的影响; 例如，通过操纵玩家是否能够在特定游戏事件之后移动。 未来的研究应明确侧重于测试奖励预期与奖赏接受在纹状体反应中的作用。 这些研究应该利用节奏较慢的视频游戏，在关键行动（如射击）和结果之间有足够长的时间。

尽管目前的样本大小与利用视频游戏刺激的几个最近的fMRI研究（Mathiak和Weber，2006; Weber等人，2006; Mobbs等人，2007; Ko等人，2009; Mathiak等人）相当。 ，2011; Klasen等，2012），未来的研究应考虑使用更大的样本量来检测活动和替代游戏之间可能更细粒度的差异。 我们使用G * Power软件（Faul等，2007）对我们的数据进行了回顾性功效分析，以估计应用于未来受试者内部研究的最小样本量，以检测具有80％统计功效的类似效应（5％）意义水平）。 这些计算表明，五个参与者足以检测腹侧前壳核中相似的胜利与损失反应（M = 1.90，SD = 0.95，γ= 2.0）。 然而，为了在相同区域中的活动与替代播放期间复制差异胜利与损失响应，应使用至少十三个参与者的更大样本（M = 1.16，SD = 1.35，γ= 0.86）。 正如本研究所证明的那样，游戏事件的自动注释允许从自然视频游戏任务中轻松获取大型数据集。

总而言之，我们已经证明，利用新颖的视频游戏任务，纹状体和额叶多巴胺能性奖励回路节点在活跃和替代的游戏过程中对得失的反应不同。 具体来说，纹状体节点（特别是前壳核）仅在活跃的游戏过程中对胜利更敏感，而无论活动如何，额叶节点（omPFC）对胜利的反应胜于损失。 这些结果突出了纹状体在自由活动动机行为中对自获得与被动获得的奖励进行编码中的作用。 尽管现代视频游戏提供的视听刺激本身可能会有所回报，但在视频游戏过程中享乐和厌恶体验的神经基础显然也取决于玩家对游戏的积极参与。 在本研究中探索的纹状体奖励处理电路可能有助于激励视频游戏的发展。

利益冲突声明

作者声明，研究是在没有任何可被解释为潜在利益冲突的商业或金融关系的情况下进行的。
致谢

我们感谢Marita Kattelus对fMRI数据采集的帮助以及让这项研究成为可能的志愿者参与者。 这项工作得到了芬兰阿尔托大学aivoAALTO研究项目的资助（授权号为#129678，#131483为Riitta Hari，＃251125为Lauri Nummenmaa），欧洲研究理事会（#232946至Riitta Hari）和Emil Aaltonen基金会（#595100到JariKätsyri）。

参考资料